МТС давно работает с большими данными и развивает универсальную компетенцию в этом направлении. Мы видим, что данные можно использовать в разных областях, не только в коммерческих целях, но и на благо общества. Поэтому считаем важным делать что-то полезное для людей.
Мир безусловно изменится. Я считаю, что за это будут ответственны три ключевые технологии: Big Data, искусственный интеллект и виртуальная реальность. Если уж мы говорим о Big Data, то она обеспечит полную прозрачность нашей жизни, про каждого человека будет максимально все известно. Так наше общество еще никогда не жило, всегда была какая-то зона privacy. В будущем это станет практически невозможным.
ИТ-ландшафт телеком-компаний очень сложный. Здесь очень много систем, которые живут по своим правилам: биллинг, системы самообслуживания, CRM, системы в контактных-центрах, в рознице и других направлениях. Для телеком-практики это стандартная ситуация — каждая из них выполняет свою функцию. Но когда мы ставим задачу: из всех имеющихся систем начать собирать данные про абонентов, нам нужна некая комплексная сквозная ИТ-архитектура. Это сложно. Оптимальная архитектура очень непроста, потому что мы приходим в работающий организм и пытаемся в нем создать параллельно некий другой «метаболизм».
Давайте я расскажу о ключевых коммерческих проектах МТС на основе Big Data. Во-первых, это МТС Маркетолог – сервис для продвижения продуктов и услуг сторонних компаний на основе сегментации абонентской базы МТС. Сегодня мы выделили уже более 200 сегментов, к которым мы либо относим, либо не относим каждого абонента МТС. Эту информацию рекламодатели успешно используют для таргетированной настройки своей рекламы.
Во-вторых, проекты в сотрудничестве с МТС Банком. Первый – улучшение рискового скоринга. На основе информации о наших абонентах мы лучше понимаем риски по невозвратности кредитов. Важно отметить, что мы обрабатываем информацию только тех клиентов МТС Банка, кто выразил на это свое согласие. Второй – лидогенерация. У МТС Банка большой продуктовый портфель, под каждый из продуктов мы определяем целевую аудиторию среди наших абонентов (кому эти услуги точно нужны). В итоге МТС Банк получает возможность продвигать и рекламировать свои продукты, концентрируясь с большей вероятностью на тех, кто это купит.
В-третьих, система WorkForce Management – инструмент, который на основе больших данных (например: клиентопоток, сезонность, время на обслуживание клиента), позволяет создать максимально эффективный график работы сотрудников розничной сети МТС.
И четвертый проект — модель управления и предсказания NPS, индекса удовлетворенности абонентов. Мы создали инструмент, позволяющий выяснить конкретную причину неудовлетворенности абонента, а, следовательно, можем исправить ситуацию.
Мы внутри МТС внедрили ряд моделей, которые позволяют выявить высокопотенциальных сотрудников. На основе многих факторов, например, как человек себя ведет, как он общается со своими коллегами, мы можем выявить талантливых людей.
Нам кажется, что для стран с неравномерным уровнем благосостояния эта модель была бы актуальна для всего населения. Если мы сможем выявлять талантливых ребят, живущих в провинции, не имеющих возможности получить качественное образование, и сможем помочь им выбраться и развиться, то в целом для общества это принесет огромную пользу.